航天器多学科设计优化技术综述

强调了应用多学科设计优化(MDO)技术进行航天器设计的必要性,分析了航天器MDO设计的内容,通过对各大宇航公司MDO应用的分析,论述了航天器MDO设计现状;在分析MDO框架的功能后,对几种流行的框架作了介绍;最后探讨了航天器MDO应用技术的发展方向。     

基于多目标优化的星空认知网络鲁棒波束成形算法

卫星通信(SC)网和无人机(UAV)通信网之间频谱共享、相互融合,能较大提升频谱效率,有望成为第6代移动通信的关键技术之一。与现有文献不同,本文在系统非完美信道状态信息(CSI)的条件下,考虑了次级用户可达速率最大化和发射功率最小化2种准则,利用加权切比雪夫方法构建满足概率约束的多目标优化问题(MOO);由于该问题较为非凸,利用概率公式、半正定松弛等方法将其转化为凸问题,并进一步通过半正定规划(SDP)求解,得到鲁棒波束成形权矢量,获得2种性能指标间的帕累托最优权衡。计算机仿真验证了所提鲁棒波束成形算法的有效性和优越性。     

基于有限元分析的综合支架结构设计与优选

本文在分析海洋平台防爆加热器橇块综合支架结构特点的基础上,通过有限元法对综合支架进行强度能力分析,找到该支架结构设计上存在的问题并作了相应的改进设计,使得综合支架的结构在满足强度和刚度的同时减轻了整体的重量,在材料的利用上趋于优化的设计;通过对综合支架的有限元模型施加不同的惯性力.得出不同载荷下综合支架应力变化规律,从而确定出综合支架所能承受的最大惯性力.     

空间邻近目标跟踪与航迹关联的联合优化算法

针对单传感器跟踪空间邻近目标过程中存在航迹交错的问题,提出一种基于分布式多传感器融合结构的跟踪与航迹关联联合优化算法.该算法在单帧航迹全局最优航迹关联的基础上,通过航迹关联质量检测传感器航迹是否存在交错,然后构造交错航迹对的拟测量,并根据拟测量误差协方差计算融合“测量”,最后由融合中心对融合“测量”进行全局最优点迹-航迹互联和交互多模型(IMM)滤波更新融合航迹.考虑分布式融合系统约束情况,给出采用次优拟测量的替代方法.仿真结果表明,与传统航迹关联算法相比,联合优化算法能够明显提高目标跟踪精度和身份正确率.     

平面交叉口混合交通流建模与仿真

在混合交通条件下,交通参与者成分复杂,各种交通方式速度各异,交通冲突频繁。特别是在交叉口机动车与非机动车相互干扰,带来了安全、效率、污染等多方面问题。本文首先介绍我国混合交通流的特点,然后对自行车个体微观行为进行定性的描述分析。通过对实际信号交叉口的调查研究,和对机动车流率与非机动车到达与释放规律的模型建立与定量计算。分析总结出平面交叉口机非干扰的一般规律和冲突避让原则。根据实测数据,结合视频处理和统计软件的使用通过计算直行与左转非机动车换算系数,提出了改进的机动车延误时间模型,并通过使用VISSIM3．6进行微观仿真验证了模型的有效性。     

交会对接载人飞船返回舱结构优化设计

为减轻飞船返回舱结构重量、使结构形式更为合理,对返回舱主要部件进行了结构优化设计。在不降低结构可靠性、满足与其他设备接口匹配性等4项优化原则的基础上,合理选取优化对象,确定了优化目的和约束条件,并以前端框、滚动发动机舱和贮箱隔舱3个主要部件为例分别进行阐述。通过优化设计,3个主要部件的结构重量减轻了0.25～10kg,...     

分析插值误差和斜率的轨迹优化网格细化方法

提出一种基于插值误差和斜率分析的轨迹优化自适应网格细化方法,包括节点插入算法和节点删除算法。节点插入算法分析各个离散节点的控制变量的插值误差。若插值误差较大,则在该节点周围增加节点细化网格;否则,不进行细化。节点删除算法分析各个离散节点处的控制变量斜率。若某个节点的左斜率和右斜率都为零,那么删除该节点;否则,保留该节点。采用三个典型的轨迹优化算例验证了所提出的方法的有效性和特色,并且与其它几种网格细化方法进行了对比。仿真结果表明,本文方法生成的网格规模较小,需要的网格迭代次数较少,能够快速、高精度求解非光滑轨迹优化问题。     

基于正交试验的航行体弹道仿真优化设计

为确保水下发射航行体再入水后弹道安全,分析了航行体弹道影响因素,构建了带有阻尼板航行体的弹道数学模型,将发射后航行体与发射载体的最近距离作为安全性判定标准,采用正交试验方法,对水下航行体的阻尼板数量、尺寸及张开角度3个参数进行了仿真优化分析。仿真结果表明:当阻尼板数量为6块、长度为800 mm、张开角度为80°时,水下发射航行体质心z方向侧移量最大,航行体尾端与发射载体假想壁距离最大,安全性最高。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。